5 курс / Госпитальная педиатрия / Принципы_клинической_практики,_основанной_на_доказанном,_Г_Гайятт

40.HulleyS., GradyD., Bush Т., FurbergC, Herrlngton D., RiggsB., VininghojfE Randomized trial ofestrogen plus progestin for secondary prevention of coronary heart disease in postmenopausal women. Heart and Estrogen/progestin Replacement Study (HERS) Research Group. JAMA 1998:280:605-613

41Bayoumi A.M., Redelmeier D.A. Preventing Mycobactenum avium complex in patients who are using protease inhibitors: a cost-effectiveness analysis. AIDS 199S;J2:1503—1512.

42Catherwood £., FUzpatrick W.D., Greenberg M.L., el al. Cost-effectiveness of cardioversion and antiarrhythmic therapy in non-valvular atnal fibrillation. Ann Intern Med 1999:130:625—636.

Более детальные сведения: практическое применение принципов доказательной медицины и обучение ее основам

•ЛЕЧЕНИЕ И РИСК: ПРИЧИНЫ НЕДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ — СИСТЕМАТИЧЕСКИЕ Ш СЛУЧАЙНЫЕ

ОШИБКИ

•ЛЕЧЕНИЕ И ПОНИМАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ: ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ

•ЛЕЧЕНИЕ И ПОНИМАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ: ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ

•ЛЕЧЕНИЕ И ПОНИМАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ; ИЗМЕРЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИИ

270

Впечатном варианте второй части книги более детально обсуждаются основные положения, изложенные в первой части. Специально для тех, кто хотел бы полнее понять методы статистической обработки данных, мы подробно остановимся на некоторых понятиях, таких как систематическая и случайная ошибка, проверка исходной гипотезы, доверительные интервалы и оценка взаимосвязи между явлениями.

Вэлектронном варианте книги каждая глава второй части имеет прямую ссылку на соответствующий раздел первой части и наоборот. Во второй части представлены рекомендуемые подходы к изложению наиболее сложных концепций доказательной медицины; они могут оказаться особенно полезными для преподавателей.

Вторая часть книги на компакт-диске начинается с раздела, в котором продолжено обсуждение вопросов, рассматриваемых в главе 1 первойчастиВведение:философскаяконцепциядоказательноймедицины,в

том числе о критических замечаниях в адрес доказательной медицины. Следующая глава посвящена проблеме, которая нередко служит причиной получения недостоверных результатов; речь идет о наличии систематических и случайных ошибок. Мы сочли необходимым подчеркнуть тесную связь между исследованиями, посвященными оценке эффективности и безопасности лечения. Данная глава включена и в печатный вариант книги.

Всамой большой главе второй части книги рассматриваются способы наиболее эффективного использования результатов исследований при лечении конкретных больных. Обсуждаются случаи, когда результаты рандомизированных контролируемых испытаний отличаются от прогнозируемых или противоречат данным, полученным в ходе обсервационных исследований. Кроме того, для целого ряда медицинских вмешательств приводятся значения такого показателя, как ЧБНЛ (т.е. число больных, которых необходимо лечить определенным методом в течение определенного времени, чтобы достичь благоприятного исхода

уодного больного или предотвратить один неблагоприятный клинический исход); особое внимание уделено зависимости данного показателя от величины исходного риска.

Вэтом разделе книги рассматриваются также различные аспекты статистической обработки данных, в частности анализ, проводимый исходя из допущения, что все больные получили предписанное лечение; проверка исходной гипотезы; доверительные интервалы и выбор самого наглядного способа представления размера эффекта (глава 4 Лечение и пониманиерезультатовисследования:измерениекорреляции).Некоторые из этих глав вошли и в печатный вариант книги. Мы приводим реко-

271

мендации по практическому использованию результатов рандомизированных контролируемых испытаний при лечении конкретных больных и выборе наилучшего метода лечения в клинических испытаниях с участием отдельно взятого больного (испытания N=1).

Особое внимание уделено случаям, когда вмешательство явно влияет на биологические параметры, но не влияет на клинические исходы, имеющие значение для больного («Использование косвенных критериев оценки»). Подробно рассмотрены клинические исходы, которыми авторы рандомизированных испытаний нередко пренебрегают (например, качество жизни). Предложен подход, позволяющий либо судить о применимости результатов, полученных при изучении какого-либо одного препарата определенного фармакологического класса, ко всем препаратам этого класса, либо сделать вывод о большей эффективности одного из препаратов по сравнению с остальными. Наконец, рассматриваются исследования двух конкретных типов: посвященные оценке эффективности компьютерных систем, облегчающих принятие клинических решений, а также исследования с использованием качественных критериев оценки, в которых особое внимание уделяется мнению больных о качестве жизни и медицинской помощи.

Во второй части книги более детально рассматриваются исследования, посвященные диагностике (в частности, те из них, в которых описываются клинические проявления заболеваний, разрабатываются или проходят проверку правила клинического прогнозирования). Читатель узнает о том, что совпадение мнений (например, мнений врачей, оценивающих определенный результат обследования конкретного больного) может быть обусловлено влиянием случайных факторов, а также о методах, позволяющих нивелировать это влияние. Далее приводятся примеры расчета отношения правдоподобия — показателя, который служит для представления результатов исследований диагностических тестов. В главе 4 Лечение и пониманиерезультатов исследования: измерение корреляции, обсуждаются разные методы статистического анализа.

В следующем разделе второй части на компакт-диске более детально Осуждаются вопросы использования систематических обзоров. Почему результаты оригинальных исследований по одному и тому же вопросу могут противоречить друг другу? Когда можно доверять данным, свидетельствующим о том, что лечение тем или иным препаратом оказыва- ет положительный эффект в одной группе больных, но неэффективно в РУгой? Достоверны ли данные о том, что применение разных доз пре- аРата по-разному влияет на клинический исход? Кроме того, в этом

272

разделе обсуждаются трудности, возникающие при включении в систематические обзоры неопубликованных материалов, а также выбор оптимальных методов статистического анализа.

Во второй части более подробно рассматривается применение имеющихся данных при лечении конкретного больного или группы больных со схожими характеристиками. Изучение этого раздела поможет оценить достоверность клинических рекомендаций и понимать результаты исследований, посвященных сравнительной экономической оценке эффективности разных лечебных вмешательств. Детально обсуждаются исследования, посвященные оценке эффективности скрининговых обследований и качества медицинской помощи. Рассматривается также одна из важнейших проблем доказательной медицины: каким образом следует в полной мере учитывать предпочтения конкретного больного при принятии клинического решения, которое может повлиять на всю дальнейшую жизнь этого больного.

ЛЕЧЕНИЕ И РИСК:

ПРИЧИНЫ НЕДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ — СИСТЕМАТИЧЕСКИЕ

ИСЛУЧАЙНЫЕ ОШИБКИ

Г.Гайятт

Вподготовке данной главы принимали также участие члены рабочей группы по разработке и внедрению принциповдоказательной медицины Ш. Строе, Д. Кук

иП. Уайер

В ЭТОМ РАЗДЕЛЕ

Случайная ошибка

Систематическая ошибка

Оценка влияния систематической и случайной ошибки

Методы снижения вероятности возникновения систематической

ошибки в исследованиях, посвященных эффективности лечения и риску

СЛУЧАЙНАЯ ОШИБКА

На каждый клинический вопрос есть правильный ответ, который соответствует истине. Например, применение [3-блокаторов определенным образом влияет на уровень смертности при сердечной недостаточности, ингаляции кортикостероидных препаратов — на частоту обострений бронхиальной астмы, а каротидная эндартерэктомия — на риск развития инсульта у больных с преходящими нарушениями мозгового кровообращения. К сожалению, нам никогда не известно, насколько выражены эти влияния. Почему?

Представьте, что подбрасываете идеально сбалансированную монету. Каждый раз вероятность выпадения орла или решки составляет 50%. Допустим, что вы исследователь и не знаете о том, что монета идеально сбалансирована, а точнее не имеете представления о том, насколько хорошо она сбалансирована и хотели бы это выяснить. Сформулировав вопрос — какова истинная вероятность выпадения орла или решки — вы подбрасываете монету 10 раз подряд. Допустим, что орел выпал 8 раз, а решка два. Какой вывод можно сделать? Если подойти к результатам эксперимента формально, может сложиться впечатление, что монета сбалансирована плохо (так как орел выпадает намного чаще, чем решка), и что вероятность выпадения орла при каждом подбрасывании составляет 80%.

Подобное заключение удовлетворит немногих, так как мы знаем, что на самом деле даже у идеально сбалансированной монеты орел и решка не всегда выпадают одинаково часто, т.е. результат зависит от случая. Инымисловами,влюбомэкспериментевозможнаслучайнаяошибка. При подбрасывании хорошо сбалансированной монеты орел иногда выпадает 8, реже — 9 и совсем редко — 10 из 10 раз.

А что, если орел и решка выпадали одинаково часто (т.е. по 5 из 10 Раз)? Поскольку при проведении данного теста большую роль играет случай, мы усомнимся в том, что полученные результаты достоверны. Нам известно, что, во-первых, орел может выпасть 8, а решка 2 раза в тех случаях, когда истинная вероятность выпадения орла составляет 0,5, а, во-вторых, обе стороны даже плохо сбалансированной монеты могут вьтасть одинаково часто (например, когда истинная вероятность выпаДения орла составляет 0,8).

Допустим, что наш маленький эксперимент заинтересовал СПОНСО- РОВ, которые выделили средства для проведения более крупного иссле- В а н ия. Это позволило значительно увеличить размеры выборки (мо- етУ подбрасывали 1000 раз). После того как орел и решка выпали по

500 раз, можно ли будет утверждать, что полученные данные отражают истину? Нет. Мы знаем, что даже в тех случаях, когда истинная вероятность выпадения орла составляет 51%, подбросив монету 1000 раз, можно получить результаты, аналогичные описанным.

Влияниеслучайныхфактороввмедицинскихисследованиях.Логические рассуждения, изложенные выше, можно применять при оценке результатов медицинских исследований. Так, данные, полученные в рандомизированном контролируемом испытании (РКИ), свидетельствуют о том, что в группе лечения умирают 10 из 100, а в группе контроля — 20 из 100 больных. Значит ли это, что проводимая терапия действительно снижает уровень смертности на 50%? Возможно, но нельзя быть в этом уверенным, так как достоверно неизвестно, насколько эффективно лечение (если оно вообще эффективно). Приведем реальный пример: в 1 плацебо-контролируемом исследовании эффективности бисопролола при умеренно тяжелой и тяжелой сердечной недостаточности в группе контроля умерли 228 (17%) из 1320 больных, в группе лечения — 156 (12%) из 1327 больных [1]. Несмотря на то что истинное снижение относительного риска (ОР) смерти, скорее всего, близко к величине, полученной в исследовании (34%), полученные данные могут оказаться и ошибочными. В начале главы мы задали вопрос "Почему никогда нельзя быть абсолютно уверенными в размере эффекта лечения, независимо от статистической мощности исследования и того, насколько хорошо оно было спланировано?" Потому что всегда возможна случайная ошибка.

СИСТЕМАТИЧЕСКАЯ ОШИБКА

Что имеют в виду, когда говорят о достоверности или обоснованности результатов исследования? Под достоверностью подразумевается степень, в которой результат исследования позволяет правильно ответить на поставленный вопрос или измерить тот или иной показатель. В данной книге достоверность используется в качестве технического термина, с помощью которого описывают вероятность возникновения систематической ошибки. В отличие от случайной систематическая ошибка приводит к появлению систематического отклонения от истинного значения в определенную сторону. В исследованиях, посвященных оценке эффективности и безопасности лечения, наличие систематической ошибки сопровождается недооценкой или переоценкой его преимуществ или недостатков.

Систематическая ошибка может быть обусловлена тем, что группы лечения и контроля изначально различались по влиянию факторов, не